如何减少不必要的小迭代?分享一些经验原则。
首先需要强调,产品经理是产品功能的第一责任人。不必要小迭代的责任,无论原因如何,都需要产品经理来承担。
产品经理作为多方的翻译官,承担了产品实现过程中最重要的责任,需要从多角度去思考、表达和传递信息。需求方可以按照自己的思维方式描述自己面临的问题,但产品经理对需求的理解不能停留在表面,需要从用户、技术甚至管理等多角度去思考,去审视需求,发现本质问题,抽象出产品方案。面对设计师、开发工程师、测试工程师等下游同学,不能要求他们按照业务或产品的思维方式去理解问题,要用他们能理解的语言,根据他们的思维方式,去表达和传递信息。
如何减少不必要的小迭代?
产品成功实现的最大影响因素是管理因素,管理因素中最重要的是流程机制的建立和人员专业素养的培养。
流程机制的重要性:
标准文档可以强制思考,提升对产品细节的反复思考
必要的评审机制,对发现和减少产品漏洞、风险很有帮助
严格的验收环节,可以在上线前为用户守好最后一关
专业能力培养上:
对于工具而言,了解技术实现的架构很有帮助
对于数据工具而言,了解数据的建设、存储、传输过程很有必要
对于运营工具而言,产品流程、细节逻辑、潜在风险都需要梳理清楚,业务理解是第一位的,风险意识是第二位的,严谨的逻辑是第三位的
方法上,有一些操作层面的问题可以防患于未然。在整个产品设计开发过程中,每向后一步,解决问题的成本都会指数级增加。提前一步解决,是减少不必要小迭代的最好方法。
需求的抽象和问题本质的思考:
用户需求可能受制于工作的具体细节,需要从用户的描述中,抽象出问题本质,在需求分析时多问几个为什么?如:要解决什么问题?出于什么目的?有几种解决方案?等等
从需求分析,得出产品功能定位和价值,确定产品目标,梳理产品搭建思路、流程图和功能模块,画线框图、原型图
产品交互设计:
界面交互越复杂,后期出BUG的可能性越大
页面结构越简单,页面不同区域间的关联耦合越少,出问题的可能性越小
产品视觉设计:数据工具的视觉设计,与其他内部产品的交互设计有所不同,属于数据可视化范畴,推荐大家阅读下《Excel图表之道——如何制作专业有效的商务图表》
数据展示和文案:
数据展示和文案规范有一些常用规则,如数据的格式是否需要千分位、百分号等,文案的描述是否简单易懂,不造成歧义,同时又能提供足够信息。
对于数据格式,有一个简单的规范参考:Excel中的数字格式,如下:
评审流程:
产品方案的需求方评审,确认方案可以解决问题
组内专题评审的拍砖,查漏补缺,优化方案
技术评审的信息对称,确认各方理解一致
开发过程中的风险防范预案:主要是预防开发方案变动后没有同步信息,遇到卡壳问题后进度延误等,需要建立一些防范机制
功能点开发的进度和问题同步:技术有句话,只要给时间,多么复杂而完美的产品都可以做出来。但一般情况下排期都偏紧,需要时刻跟进开发进度和问题。帮技术安排好时间,可以极大提升产品质量,防止仓促的开发上线,后期一堆BUG
数据准确性验证:对数据产品而言,最重要的是数据而非功能。数据不准确,其他都没有意义。一定要做好数据验证,避免后期用户频繁报错误和用户流失
严格的测试把控:这是产品质量保证的最后一关,在上线前尽可能多的将功能测试完整,可以最直接的减少后期小迭代
结语补充:好的产品来自于持续不断的打磨,小迭代也有其必要性,而且不只来自需求方,也来自对完美产品的不懈追求。
作者:Probes,微信公众号:Data To Value,致力于数据产品领域的分享和交流,用数据创造价值。